यह शोधपत्र सैद्धांतिक रूप से उपकरण-आधारित भाषा मॉडल (जैसे, बाह्य पुनर्प्राप्ति, स्मृति और API) के लाभों की पड़ताल करता है। विशेष रूप से, हम तथ्यात्मक सूचना निरूपण के संदर्भ में भारित अधिगम (संस्मरण) की तुलना में उपकरण-आधारित अधिगम (बाह्य पुनर्प्राप्ति) की श्रेष्ठता प्रदर्शित करते हैं। जबकि मॉडल मापदंडों की संख्या मूलतः याद किए जा सकने वाले तथ्यों की संख्या को सीमित करती है, हम प्रदर्शित करते हैं कि उपकरण-आधारित अधिगम सरल और कुशल परिपथ-प्रणाली के माध्यम से अनंत तथ्य निरूपण को सक्षम बनाता है। नियंत्रित प्रयोगों से पता चलता है कि उपकरण-आधारित मॉडल, स्मरण मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, जिससे यह प्रदर्शित होता है कि उपकरण-आधारित अधिगम और सामान्य नियमों को पढ़ाना, पूर्व-प्रशिक्षित, बड़े पैमाने के भाषा मॉडल में तथ्यों को याद करने से अधिक प्रभावी है। निष्कर्षतः, हम सैद्धांतिक और प्रायोगिक साक्ष्यों के माध्यम से प्रदर्शित करते हैं कि उपकरण-आधारित कार्यप्रवाह न केवल व्यावहारिक हैं, बल्कि मापनीयता के संदर्भ में सैद्धांतिक रूप से भी बेहतर हैं।
